新手LLM训练详细指南 | #指南

#指南-Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。-微调需要收集任务特定的数据集，一般大小在几十MB到几GB。-数据预处理非常重要，需要将数据清理成合适的格式，如JSONL。-主要的训练超参数包括batchsize、epoch数、学习率、梯度累积步数等。-LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法，QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。-学习曲线可以诊断模型的训练情况，判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。-模型量化可以降低模型大小，使大模型也能在低显存环境下使用。-模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。-模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。-合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。

LLM Engine：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式主要特征适用于你喜爱的模型的即用型API：部署和服务开源基础模型-包括LLaMA、MPT和Falcon。使用Scale托管模型或部署到您自己的基础设施。微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。优化推理：LLMEngine提供推理API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。开源集成：使用单个命令部署任何。即将推出的功能K8s安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问Scale的托管基础​​设施。快速冷启动时间：为了防止GPU闲置，LLMEngine在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。